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    <title>前沿研究</title>
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    <header id="head" class="secondary">
        <div class="container">
            <h1>前沿研究</h1>
            <p>Frontier Research</p>
        </div>
    </header>


    <div class="container">
        <h3>前沿研究相关视频资料</h3>
        <br />
        <ul class="list-unstyled video-list-thumbs row">
            <li class="col-lg-3 col-sm-4 col-xs-6">
                <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1QE411F73H" title="使用激光雷达点云构建无人驾驶高精地图a">
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                    <h2>使用激光雷达点云构建无人驾驶高精地图</h2>
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            </li>
            <li class="col-lg-3 col-sm-4 col-xs-6">
                <a href="https://www.youtube.com/watch?v=P8aTDusU7dw" title="自动驾驶面临的挑战">
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                    <h2>自动驾驶面临的挑战</h2>
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            </li>
            <li class="col-lg-3 col-sm-4 col-xs-6">
                <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1AW411H78E" title="MIT 6.S094: 深度学习无人驾驶">
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                    <h2>MIT 6.S094: 深度学习无人驾驶</h2>
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            </li>
            <li class="col-lg-3 col-md-4 col-sm-4 col-xs-6">
                <a href="https://www.bilibili.com/video/BV17E411o79o" title="机器学习与解释性无人驾驶AI">
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                    <h2>机器学习与解释性无人驾驶AI</h2>
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            </li>
        </ul>

    </div>
    <div id="courses">
        <section class="container">
            <h3>无人驾驶面临的部分挑战</h3>
            <div class="row">
                <div class="col-md-4">
                    <div class="featured-box">
                        <div class="text">
                            <h3>决策</h3>
                            本质上，驾驶决策学习的是道路环境到驾驶行为的映射。
                            如果获得环境和行为的海量数据，就可以通过数据驱动的方式学习无人驾驶决策。
                            道路环境可以通过视觉感知获得，而司机的驾驶行为如何获得，这也是一个问题。
                            依赖高精地图，我们可以获得驾驶轨迹这一驾驶行为数据。
                            通过众包，就可以获得海量环境和行为数据，通过数据驱动的方式学习无人驾驶决策。
                        </div>
                    </div>
                </div>
                <div class="col-md-4">
                    <div class="featured-box">
                        <div class="text">
                            <h3>测试</h3>
                            当无人驾驶算法接近人类驾驶的安全性时，需要一千辆车测试一年的时间才有可能发现问题。
                            如果团队像Google和百度一样靠自己运营测试车辆，显然是不现实的。
                            我们可以预测驾驶轨迹，也记录了真实驾驶轨迹。预测轨迹和真实轨迹比对，如果一致，说明测试通过，如果不一致，说明测试失败。
                            无人驾驶整体测试还包括无人车身体测试，以及身体和大脑结合的测试，也就是车辆测试和轨迹跟踪测试。
                        </div>
                    </div>
                </div>
                <div class="col-md-4">
                    <div class="featured-box">
                        <div class="text">
                            <h3>V2E</h3>
                            V2E是指通过车辆和道路通信实现无人驾驶。
                            概念上，V2E可以大大降低无人驾驶的难度，提高安全性。
                            将V2E的概念真正落地到无人驾驶，其中主要有三方面的问题。
                            第一，道路通信设备要解决供电、应对风吹日晒雨淋等技术可靠性问题，还要承担基础设施重建和复杂维护的高昂成本。
                            第二，环境和车辆通信，需要统一的通信标准。谁来制定标准？众多车企都以自己的利益为考虑，很难协调。
                            第三，通信安全的问题。如果黑客或者恐怖分子利用通信协议漏洞，恶意操纵路面上的车辆，制造恐怖事件，又应如何应对？
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </div>
            <div class="row">
                <div class="col-md-4">
                    <div class="featured-box">
                        <div class="text">
                            <h3>视觉高精度地图</h3>
                            视觉高精度地图的实现技术，不是SLAM也不是SFM，这些方法都不适用。
                            要建真正可用的视觉高精地图，需要从第一原理出发重新设计整个算法。
                            我们构建高精地图的第一原理是：多张图像存在视差，利用点的对应关系，可以从2D点恢复出3D点。
                            人眼双目视觉获得深度也是这一原理。
                        </div>
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                </div>
                <div class="col-md-4">
                    <div class="featured-box">
                        <div class="text">
                            <h3>图像</h3>
                            检测识别语义点，传统的SLAM或者SFM算法都基于SIFT、ORB等人工设计的特征点。
                            在光照、视角发生变化的情况下，无法准确的检测匹配原有特征点。
                            换句话说，光照视角发生变化后，原来构建的地图就无法使用了。
                            我们的方法是定义道路标线、标牌等地标上的点作为语义点，通过深度学习和数据驱动的监督训练得到模型，可以准确检测和识别语义点，解决检测不到、匹配错误的问题。
                        </div>
                    </div>
                </div>
                <div class="col-md-4">
                    <div class="featured-box">
                        <div class="text">
                            <h3>几何</h3>
                            通过众包可以间接实现海量摄像头测量效果，
                            不同车辆，不同时间，经过同一地标，即使光照视角不同，
                            我们也可以通过语义点模型把所有车辆拍摄到的同一语义点关联起来，
                            这相当于间接实现了多摄像头测距的效果。我们知道，视觉测量中，摄像头越多、视差覆盖越全，测量精度就越高。
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </div>

        </section>
    </div>

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        <div class="row">
            <!-- Article content -->
            <section class="col-sm-12 maincontent">
                <h3>5G 如何影响无人驾驶</h3>
                <p>
                    在自动驾驶汽车上，配备一个处理紧急情况的低成本控制器，而将对算力要求巨大的计算资源部署在云端，在汽车自动驾驶时，向云端申请计算资源，而在关闭自动驾驶或停车时再释放掉这部分资源。这种方式不仅能够减少自动驾驶汽车本身所需的硬件成本，还能实现云端资源的一机多用。这种方式的核心思路与现阶段正火热的“云计算”类似。
                    但现阶段的“云计算”有个缺陷，对于大规模的数据，必须先将数据提前上传至平台上，再做处理，难以做到实时。借助5G的“高速率”特性，高带宽带来的“高速率”刚好能够弥补这种非实时的缺点，使得5G+自动驾驶+云计算的低成本自动驾驶方案成为可能。
                </p>
                <h3>无人驾驶的机遇</h3>
                <p>
                    目前，国内外无人驾驶汽车的研究方向主要有以下三个方面：
                    （1）高速公路环下的无人驾驶系统
                    （2）城圈下的无人驾驶系统
                    （3）特殊环下的无人系统。
                    与无人驾驶有关的行业将占据很大的份额：例如 ADAS（高级驾驶员辅助系
                    统）车辆互连终端、传感器、导航技术和人机交互技术。无人驾驶汽车是一种智
                    能移动车辆，它可以代替人类驾驶员实现一系列驾驶行为。它涉及环境感知，导
                    航和定位以及智能决策控制和其他研究领域。
                </p>
            </section>
        </div>
    </div>
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